利用粒子群算法优化方程最小值，方程变量个数可变，方程可自行定义，运行结果正确。粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略？寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜素。PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。

灰狼算法（GWO）和粒子群算法（PSO）在Matlab上的算法实现，同时加入了UCI的基准函数进行性能比较，便于学习两个算法。

PSO总体的历程与评价，优缺点等，希望能对大家有用

粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体，于算法中赋予该粒子（个体）拥有记忆性，并能够透过与粒子群体中的其他粒子之间的互动而寻求到最适解。本资源是粒子群算法代码（matlab）

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粒子群算法（PSO）工具箱，及其使用简介。有最普通的PSO算法的简单例子。 粒子群算法（PSO）工具箱，及其使用简介。有最普通的PSO算法的简单例子。

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